論文の概要: Traceable Knowledge Graph Reasoning Enables LLM-Assisted Decision Support for Industrial VOCs in the Steel Industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27071v1
- Date: Tue, 26 May 2026 14:21:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-27 17:51:42.216575
- Title: Traceable Knowledge Graph Reasoning Enables LLM-Assisted Decision Support for Industrial VOCs in the Steel Industry
- Title（参考訳）: トレーサブルな知識グラフ推論による鉄鋼産業用VOCのLCM支援型意思決定支援
- Authors: Changqing Su, Yu Ding, Zuhong Lin, Hongyu Liu, Xi He, Zheng Zeng, Liqing Li,
- Abstract要約: Chat-ISVは知識グラフ(KG)の強化されたマルチエージェントQ&Aシステムで、キュレートされた鉄鋼産業VOCの文献コーパスを解析する。
断片化された環境工学の文献をトレース可能、クエリ可能、意思決定支援指向の知識に変換することで、Chat-ISVはスケーラブルな環境情報科学パラダイムを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.230004866661723
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Key knowledge for steel-industry volatile organic compounds (VOCs) governance is scattered across unstructured scientific literature, making it difficult to integrate process, pollutant, and control-technology evidence and increasing the risk of hallucination when general large language models (LLMs) answer low-frequency industrial questions. Here we developed Chat-ISV, a knowledge graph (KG) enhanced multi-agent Q&A system that parses a curated steel-industry VOCs literature corpus, constructs a Neo4j KG with 27180 nodes and 81779 semantic edges, and combines prompt-constrained extraction, chunk-centered topology optimization, multi-agent routing, source-backtracking retrieval, local literature retrieval, open-domain knowledge access, and interactive subgraph visualization. Benchmark tests and 400 expert blind evaluations showed that topology optimization reduced isolated nodes from 57% to 4.08% and that Chat-ISV achieved high factual reliability, with 96.93% precision, 72.63% recall, an F1-score of 0.830, and a mean score of 1.69/2.00. By converting fragmented environmental-engineering literature into traceable, queryable, and decision-support-oriented knowledge, Chat-ISV establishes a scalable environmental-informatics paradigm for reliable LLM deployment and intelligent pollution-control decision support in specialized industrial domains.
- Abstract（参考訳）: 鉄鋼系揮発性有機化合物(VOC)のガバナンスの鍵となる知識は、構造化されていない科学文献に散らばっており、プロセス、汚染物質、制御技術証拠の統合が困難であり、一般的な大規模言語モデル(LLM)が低頻度産業問題に答えると幻覚のリスクが増大する。
そこで我々は,知識グラフ(KG)を改良したマルチエージェントQ&AシステムであるChat-ISVを開発した。これは,硬化鋼製VOCの文献コーパスを解析し,27180ノードと81779セマンティックエッジを備えたNeo4j KGを構築し,プロンプト制約付き抽出,チャンク中心トポロジ最適化,マルチエージェントルーティング,ソースバックトラック検索,ローカル文献検索,オープンドメイン知識アクセス,インタラクティブサブグラフ可視化を組み合わせたものだ。
ベンチマークテストと400人の専門家によるブラインド評価の結果、トポロジー最適化により孤立ノードは57%から4.08%に減少し、Chat-ISVは96.93%の精度、72.63%のリコール、F1スコア0.830のスコア、平均スコア1.69/2.00の信頼性を得た。
断片化された環境工学の文献をトレース可能、クエリ可能、意思決定支援指向の知識に変換することで、Chat-ISVは、信頼性の高いLCMデプロイメントと、特殊産業領域におけるインテリジェントな汚染制御決定支援のためのスケーラブルな環境情報処理パラダイムを確立する。
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